关于我上传的这个资源的详情，可见博文： https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/124664637 OpenCV4.x进行Cmake时报错"Error in configuration process,project files may be invalid"需要的五个文件。 具体文件名如下： b624b995ec9c439cbc2e9e6ee940d3a2-v0.1.1f.zip 55c0bc8ad27db00116fabf06508de196-opencv_videoio_ffmpeg_64.dll 5de6044cad9398549e57bc46fc13908d-opencv_videoio_ffmpeg.dll 0157251a2eb9cd63a3ebc7eed0f3e59e-ippicv_2019_win_ia32_20180723_general.zip 1d222685246896fe089f88b8858e4b2f-ippicv_2019_win_intel64_20180723_general.zip

大数据-算法-随机缺失函数型平稳遍历数据的非参数核回归估计.pdf

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matlab集成c代码 SeisCompletionGAN 构建一种对抗生成网络对有缺失的地震二维图像进行重建恢复。 代码环境 python 3.5.4 / Tensorflow 1.9.0 训练集 使用真实地震工区的地震segy格式数据，通过matlab进行读取，分割，得到了10万二维地震图片作为训练数据，5000作为测试数据。 预处理 将.mat数据通过Python转换为图片，并采用缺失道的处理，在输入网络前进行处理加速网络的收敛。 生成器/补全网络 将预处理完成的数据输入补全网络。补全网络如下 采用了白化操作——将输入数据分布变换到0均值，单位方差的分布，加速神经网络的收敛。 补全网络采用了一种编码-解码的结构，类似于自编码器，从最初为了之后的处理而降低分辨率，这样的操作可以降低存储空间和计算时间。 补全网络通过反卷积操作可以使图像在最初的降维后恢复原始的分辨率。 补全网络未采用池化操作来降低分辨率，只使用带步长的卷积操作来降低图像分辨率，相比池化能够在缺失区域产生不那么模糊的纹理。 补全网络采用均方误差作为生成器的损失。 使用加速模型的收敛，在一定程度缓解了梯度消失的问题。 激

基于不完备数据聚类的缺失数据填补方法

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在我们使用ae套模板的时候，经常会出现各种各样的效果缺失。这是因为模板的原作者使用了很多ae的第三方插件。而我们装的电脑上的a1门没有这个插件就会出现效果缺失。导致我们的ae模板呢，显示不全或者是打不开。自己能去网上找各种各样的插件版本也找不到，而且呢安装起来比较麻烦。有的还无法进行注册。那有没有一款软件可以做到自动补全呢？那么今天给大家带来的这个ae黑鱼工具箱可以自动补全ae缺失的插件，非常方便快捷使用。赶快来下载体验吧。

AE模板缺失插件一键补全安装Adobe After Effects 2022可用，AE模板时常常会遇到缺少特效效果问题,本期分享一个插件合集包,,它收集了众多实用的AE插件。再也不用一个一个去找插件啦!对于经常需要使用ae软件的设计师而言,使用插件来辅助工作基本上是家常便饭,但是在网上一个个插件的找麻烦不说,还多数需要付费才有使用权限,网上找的部分插件会导致电脑中毒，今天这款黑鱼工具箱几十个插件 一键安装省事省心，包含各式各样的特效和模版,用户安装之后就能在AE软件中免费使用各种插件。

包含opencv编译所需要的数据： ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general.tgz face_landmark_model.dat boostdesc_bgm.i boostdesc_bgm_bi.i boostdesc_bgm_hd.i boostdesc_binboost_064.i boostdesc_binboost_128.i boostdesc_binboost_256.i boostdesc_lbgm.i vgg_generated_120.i vgg_generated_48.i vgg_generated_64.i vgg_generated_80.i 微信识别二维码的detect.caffemodel等数据

基于VS2015编译OpenCV3.4.2过程中缺失文件的解决办法，拷贝文件中的文件替代原文件就可以